我用扣子的工作流做了一个全自动小红书采集+拆解+仿写+生图+同步飞书多维表格的整个全自动化的工作流。

第一步先把小红书的数据采集。然后识别图片内容转换成为文字描述。

首先，我们需要在Coze平台上新建一个工作流。虽然工作流的名称可以随意填写，但为了便于管理和识别，建议使用英文命名。进入工作流页面后，我们需要在“开始输入”部分新建三个变量参数，这些变量的类型均为String。这三个变量分别是：

变量名：xiaohongshu_URL（小红书链接）

变量名：API_key （质谱API_key）

变量名：feishu_url （飞书多维表格链接）

接下来，添加一个名为“小红书笔记提取”的插件。在这个插件的参数设置中，要将变量url与之前创建的xiaohongshu_URL连接起来。这样，插件就能够自动从小红书笔记中提取出标题、正文、图片链接等信息。

继续添加一个名为“智谱AI识别图片”的插件，并选择“批处理”模式。将前面提取的小红书笔记链接与批处理功能连接起来，同时将key与API_key连接，picture与图片识别功能连接。这样，插件就能够自动将图片识别成文字描述，完成数据提取和采集的工作。

这里的key是如何获取的呢，鼠标移动到key旁边的小图标会提示智谱的链接，打开链接就可以申请API_key了。

在完成数据提取和图片识别后，我们需要将这些信息输入到一个大模型中进行仿写。通过使用特定的提示词，大模型能够生成符合小红书风格和用户喜好的原创内容。

通过以下这种方式，大模型能够生成符合小红书平台风格和用户喜好的原创内容，确保内容的吸引力和传播效果。

在完成内容仿写后，我们还需要将图片描述文字转换为文生图的正向提示词。这一步骤通过另一个大模型完成，提示词如下：

可能获取到的图片会有很多张，所以要添加一个批处理，来批次处理图片

最后，我们需要将生成的内容和图片链接自动归档到飞书。通过将feishu_url与归档功能连接，系统能够自动将生成的内容和图片链接上传到飞书，方便后续的管理和使用。

这里系统提示词的格式要与飞书多维表格的格式一致，不然会写入不到飞书表格。

添加飞书插件来把转换好格式的数据添加到飞书表格中。

通过以上步骤，就可以在10分钟内搭建一个全自动的小红书工作流，从爆款内容采集到DeepSeek仿写，再到秒出图和飞书自动归档，整个过程高效且自动化。

如果在搭建过程中遇到问题也可以私我，一起探讨！